과거 전달드렸던 영상. 공감되는 부분이 많은지라 리마인드

투자성향과 멘탈과 성격이 하나로 일치했을 때 부자가 된다. 1억이 100억이 되려면 정상적인 포트폴리오 투자로는 불가. 무조건 한 종목, 많아야 두 종목에서 승부를 봐야 한다. 고집이 있다. 내게 최고야 절대 안팔고 많이 빠져도 버티고 더 매입해서 끝을 본다. 변동성 20~30%은 보지도 않고, 큰 꿈이 있는 기업에 투자해서 '터지면 10배다. 이번에 투자한 건 10배, 20배 간다'는 말을 항상 달고 산다. 레버리지를 잘 쓴다. 생각이상으로 공격적으로 사용하곤 한다. 멘탈이 강한건지 자신에 대한 믿음이 강한건지 남들이 손절을 칠 때 한번 더 끌어서 산다. 한 차례 몇 달의 고생을 다 털고 1년 후 엄청난 수익으로 보상받는 사람들.

세상을 주도하는 큰 트랜드에 올라탄다. 누구나 아는 거래량 많고 큰 종목에 투자하는 분들도 많다. 주도주이면서 업사이드 포텐셜이 큰 종목에 투자한다. 1~2종목만 사서 그것만 판다. 종목을 제대로 봤음에도 고통을 겪기도 한다. 한 종목에 집중투자하고, 레버리지까지 끌어쓰는 분들인지라 전체 시장하락이 초래되거나 실적과 주가는 동일선상에서 움직이지 않는데서 오는 단기 출렁임이 오면 고통이 수배로 증가함. A회사가 현재 100억 버는데 결국 1000억 벌거라는 확신이 있기에(공부량 = 확신) 매도하진 않음. 100억 벌다가 200억 벌다가 성장하니 300억 기대했는데 잠깐 180억 찍어서 주가가 엄청 떨어질 때가 오해의 구간이고 이를 오히려 기회로 삼음. 그렇게 그 다음 400억 찍어서 더 큰 수익을 올림. 아무쪼록 1~2분기 엄청난 자산손실을 겪기도 하는데 매도하지 않고 버텨내. 믿음 갖고 끝까지 가져간다.

결국 1)집중투자 2)업사이드 큰 것 3)고 레버리지

3가지 덕분에 큰 수익을 낸다는 건데 3번은 금융의 영역에선 주의할 필요는 있다고 봄. 1억에서 100억을 만드는 개인투자자 자체가 매우 희소한 케이스라 내게 맞는 부분만 취하면 됨. 부동산 영역에서 고레버리지를 쓰는 것이 훨씬 더 안정적이라 보며 초중반부 볼륨을 키우는데 용이하다고 봄. 부동산을 메인으로 깔아두고 금융/탈금융 투자를 한다면, 세상을 주도할 트랜드에 집중투자하며 리스크 노출도를 인위적으로 높일 필요가 있음. 그렇게 해도 전체 포트를 놓고 보면 변동성은 사실 미미한 수준이 됨.

기업에 대한 확신? 공부량만 있어선 안 되고 그 확신을 유지시켜줄 수 있는 바탕이 훨씬 중요하다고 보는 1인. 안정적인 메인 자산을 갖춘 상태에서 결국 내가 투자 중인 기업 또는 자산의 상방이 뚫릴 거란 확신만 있다면, 10배 20배 버는 건 확정값이라 생각.

https://www.youtube.com/watch?v=-Su7Kd2SVXw

아시다시피 27년 1월 1일부터 가상자산 과세 예정입니다.

비트코인 현물ETF도 투기적 성격이 강하다고 불허한 마당에 세금은 또 세금대로 걷겠다고 서두르고 있는데, 제도 미흡으로 추가 유예될 수 있다는 얘기가 나오기 시작합니다.

2027년에도 개인지갑에 보관 BTC를 국내로 옮겨와 매도하지 않으면 세금은 사실상 없으며, 2026년 12월 31일자 기준으로 취득가격이 세팅되기에 2027년 1월 1일에 BTC 가격이 2억이라면? 바로 매도해도 양도세는 0원이며, 2028년에 1BTC가 2.5억이 됐다면 취득가 2억을 뺀 5천에 대해서 과세. 이조차도 매도하지 않으면 세금은 없음. 금융/탈금융자산은 보유세가 없고, 매도하지 않고도 활용할 수 있는 방법이 많기 때문. 암호화폐 카드 연동하여 결제에 쓰거나, 먼훗날 1금융권에서 BTC 담보대출을 다루기 시작하면 대출받아서 사용하면 되기 때문(대출금은 비과세)

핵심은 매도할 때 세금이 부과되고, 매도하지 않으면 세금에선 자유롭다는 것. 사용하더라도 개인지갑에서 암호화폐 카드 주소로 매주 매월 쓸만큼만 보내서 국내외에서 사용하면 된다는 것.

과세가 시작되면, 거래소에 보관한 BTC와 개인지갑에 보관한 BTC는 확실히 다르다는 걸 조금씩 깨닫게 될 것. 그때는 새로운 김치프리미엄이 생길 겁니다. 국내외 BTC간 김치프리미엄을 넘어서, P2P(개인간 거래) 김치프리미엄

트레이딩 보너스 모두 funding account로 입금 완료되었다고 합니다

아래 링크 들어가보시면 본인이 참가한 캠페인들이 나오는데 claim하셔서 받아가시면 된다고 합니다

혹시 입금되신 분은 댓글 남겨주세요!

#OKX

https://www.okx.com/campaign-center

아래 링크를 PC로 접속해보고, 첨부사진의 Funding account를 확인해보라는 회신을 받았습니다

확인해보고 알려주세요!!

https://www.okx.com/campaign-center

화 - 더핑크퐁컴퍼니 상장
화수 - 아로마티카 청약
하시면 됩니다!

일정 있어서 9시 10분에 매도했네요

10923원 수익
(최고가 61500원)

#공모주 #매매일지

삼전 20주 추가 매도했습니다

#매매일지 #삼성전자

킹한민국

반도체 조정은 기회라 생각하는데 (반도체 슈퍼사이클)

일단은 절반인 80주 익절했습니다

#삼성전자

251118 코인 가격 기록

약세장 파이팅

#비트코인

코인 빠진 이유는 아래 영상에서 잘 정리하고 있습니다

원래 하락장일 땐 뉴스 잘 안 봅니다 ㅎ

다만 DAT 투자는 조심

https://youtu.be/57Mn2aPi1TQ?si=H3dmY066_U28JGBH

암호화폐 하락 요인 5가지

#비트코인

https://m.blog.naver.com/pokara61/224080337157

황현희씨를 어떻게 생각하든 간에 이 영상의 내용에는 공감

생각보다 열심히 하는 사람이 별로 없다

#좋은영상

https://youtu.be/kvU8wW7pbT4?si=cuaqEfkf2-Mp8wUI

(황현희씨 얘기는 아니고) 누군가 부자되는 방법에 대해 얘기하러 나오면

기본적으로 색안경을 끼고 바라봐야하고,

실제로 책팔이 강의팔이가 대다수인 것도 사실이나

그렇게 꼬아서만 생각할 필요는 없습니다.

그 사람이 설사 책, 강의로 돈을 벌었고 그게 내 가치관과 맞지 않는다 하더라도

저렇게 돈 버는 사람이 있구나하고 귀기울여볼 수는 있으니까요.

부자가 된 방법은 천차만별일 건데 나에게 맞는 방법만 적용해보면 됩니다.

특정 개인을 너무 신격화할 필요도 없고, 반대로 너무 멸시할 필요도 없습니다. (범죄를 저지르는 경우가 아니라면요)

취할 건 취하고 버릴 건 버리면 아무 문제 없습니다.

#단상

자기계발서에 대한 생각도 마찬가지

건방진 소리 같지만, 난 동료들에게 시장의 90%는 애초에 우리 경쟁 상대가 아니라고 말한다. 동기부여 차원에서 하는 말이기도 하지만 실제로 90%보다 잘하는 건 일도 아니다. 방법도 아주 간단하다. 그냥 매일 뭔가 꾸준히 하면서 계속 버티기만 하면 된다. 이게 전부다. 신규 팟캐스트의 80%가 6개월을 못 버틴다. 반년만 버텨도 이미 80%보단 잘하는 셈이다.

이게 연 단위로 가면 더 심하다. 난 1년 이상 매일 콘텐츠 올리는 블로그를 거의 못 봤다. 뭐든 1년만 꾸준히 하면 성과가 안 나올 수 없다. 영어 회화 학원에 다닌 적이 있다. 새벽 수업에 등록했더니 딱 2주 만에 나오는 사람이 1/5로 줄었다. 3개월 과정이 다 끝날 때까지 한 번도 안 빠진 건 오직 나뿐이었다. 심지어 선생도 결석한 날이 몇 번 있었을 정도다.

그때 깨달은 건 뭔가 꾸준히 하는 건 그 자체로 특별한 것이고 이렇게 성실할 수 있는 타입은 10%도 안 된다는 사실이다. 그래서 난 뭘 하든 90% 정도는 경쟁자라 생각하지 않는다. 그들의 근성과 열정이란 유통기한이 라면만도 못하니까. 매일 꾸준히만 해도 대다수를 이길 수 있다니. 이 정도면 도전할 만한 가치가 있지 않나? 근데 꾸준히 하려면 재밌어야 한다.

잘하고 싶다면 자신만의 재미 포인트 하나 정도는 찾아야 한다. 안 그러면 오래 버틸 수 없다. 나보다 열심히 하는 사람은 많이 봤지만, 나보다 오래 하는 사람은 거의 못 봤다. 시간 지나니 제일 잘하는 건 끝까지 남은 사람이다. 오래 살아남는 게 강한 것이고 그러려면 뭐든 스스로 즐길 수 있는 걸 해야 한다. 잘하려고 애쓸 필요 없다. 그저 꾸준히만 하면 된다.

출처

#좋은글

1. 이 글에 내 생각을 덧붙이자면,

나는 내가 관심 있는 분야에서 상위 10% 안에는 들어갈 자신이 있다.

본문에서 말한대로 꾸준히만 하면 90%는 제낄 수 있기 때문.

그만큼 뭔갈 꾸준히 지속한다는 건 정말로 어려운 일이다.

2. 나도 하겠다고 마음 먹고선 그게 유지가 되지 못한 것들이 꽤 있다.

왜 꾸준히 못했는가를 생각해보면 보통은

- 그 일이 내 우선순위에서 밀려났거나
- 꾸준히 할 만큼의 재미를 못 느꼈거나 (재능이 없어서, 내 취향이 아니라서 등)

둘 중 하나다.

대신 내가 좋아하고 잘하는 일들에 한해선 못해도 상위 10%에는 들겠다는 마음가짐으로 임한다.

그 정도의 의지가 없으면 꾸준히 하지 못하기 때문이다.

3. 상위 10%에 드는 것보다 상위 10%에서 상위 1% 드는 게 훨씬 더 어렵다.

상위 1%에 들고 싶다면 꾸준히, 잘 해야 하는 거고

상위 1%를 계속 유지하면 상위 0.1%가 된다.

4. 난 성공의 DNA가 있다고 믿는데, 지켜보니 성공하는 사람들이 계속 성공하더라는 거다.

성공했기에 더 그런 기회가 주어지는 건지, 그런 기회 (운)이 많아서 성공한 확률이 높은 건지 그 인과관계는 잘 모르겠지만,

어떤 영역이 됐든 상위 10%에 들어보는 경험이 살면서 정말 중요하다고 생각한다.

특히 어릴 때 작은 성공을 한두번 겪는 것은 뭔갈 할 수 있다는 자신감의 원천이 된다.
(성공이라는 게 성적, 돈 등 꼭 보여지는 지표를 말하는 건 아님)

5. 반대로 실패도 마찬가지.

초년의 성공은 오히려 독이 된다고 자의든 타의든 실패도 꼭 경험해봐야 한다.

성공 한 번 (+1), 실패 한 번 (-1) 겪었다고 0이 되는 게 아니다.

모든 경험은 절댓값으로 계산해야 한다.

그런 의미에서 난 성공이든 실패든 (사실 뭐가 성공이고 뭐가 실패인지 잘 모르겠지만) 뭐든 많이 경험해보는 것이 살아가는데 정말 중요하다고 느낀다.

#단상

23년 2월에 쓴 글

인생에서 한 번쯤은 고수의 경지에 올라보자고 썼는데

생각엔 변함이 없다

#단상

https://m.blog.naver.com/amor0625/223002166478

구글, Gemini 3.0 공개 - Agentic AI로 가는 이정표

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

구글의 차세대 모델 Gemini 3.0는 좋습니다. 다양한 벤치마크에서 SOTA급 성능으로 선두 지위를 되찾았습니다. 물론 실제 성능 개선 폭이 극적이지는 않았으며 환각을 크게 줄이지 못했다는 아쉬운 점도 있습니다.

그럼에도 에이전틱 성능 개선과 전방위적 멀티 모달 추론 능력 진보 그리고 생태계 통합 강화를 통해 Agentic AI 시대로 향하는 방향성을 명확히 설정했다는 점에 의의가 있습니다.

기존 IDE보다 진보한 에이전틱 중심 개발 경험을 제공하는 플랫폼 Google Antigravity를 통해 약점을 꼽혔던 코딩 분야의 경쟁력을 높혔고,

검색 분야 내 AI 결합이 긍정적이라는 판단 속 이전과 다르게 프리뷰 버전 모델 출시와 동시에 AI 모드에 탑재하는 움직임을 보여주기도 했습니다.

신규 인터페이스 기능을 통한 사용자 경험 강화는 최적화된 맞춤형 UI 구현을 통해 앱이 에이전트로 흡수되는 소프트웨어 3.0 시대의 서막을 알리고 있습니다.

Gemini 3.0 Pro API 가격은 2.5 Pro 대비 상승했고, GPT-5.1보다도 높습니다. 통상적으로 모델 발전에 따라 가격이 낮아지는 트렌드가 유지되어 왔지만, 역행하는 모습인데요

AI 모델 성능에 대한 자신감을 기반으로 TPU와 결합해 Vertex AI 수익성과 클라우드 매출에 긍정적 영향이 가능합니다.

연구진 코멘트를 통해 사전 학습 측면의 진보가 지속되며 사후 학습에서도 알고리즘 개선과 진화 여지가 남아있다는 것도 재확인되었습니다.

자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://bit.ly/4o1QpXu

(2025/11/19 공표자료)

●구글 딥마인드의 Gemini 3.0 성능 공개

- MathArena Apex: 0.5% → 23.4% (약 46배 향상)
- ARC-AGI-2 (추론): 4.9% → 31.1%
- ScreenSpot-Pro: 11.4% → 72.7%

<투자 함의>

• 파운데이션 모델의 스케일링의 한계가 보인다는 시각을 철저하게 무너뜨림

• 모델을 키우고 데이터를 투입해도 성능 개선은 없다는 생각을 철저하게 무너뜨림

• 스케일링은 아직 유효하고 Pre-training은 아직 끝나지 않았다.

• AI버블 우려를 구글이 잠식시켜 줄지도 모르겠다.